考虑多尺度不确定性的碳纤维复合材料可靠性优化方法研究

Automobile lightweight is an important approach to achieve energy conservation and environmental protection in automotive industry, carbon fiber reinforced composite has a broad application prospect in lightweight for its low specific gravity, high specific strength and high specific stiffness. Carbon fiber reinforced composite possesses typical multiscale features, namely there exists complex structural characteristics and uncertainty of mechanical parameters on microscale and mesoscale, which has a complicated influence mechanism on macroscopic anisotropic. Thus, research on multiscale uncertainty quantification and reliability optimization method of carbon fiber reinforced composite is of great significance to promote its application in automobile lightweight. The present research is based on theory of computational micromechanics and reliability design optimization, the individual and coupling effects of micro- and mesoscopic parameters on the macroscopic mechanical properties of composite material and uncertainty quantification and propagation method across scales will be studied firstly based on hierarchical multiscale modeling on micro- and mesoscale and the stochastic constitutive model of carbon fiber reinforced composite, which reveals the influence rules of parameter uncertainty of microscale and mesoscale on randomness of macro mechanical properties. Then, methods of metamodeling and optimization algorithm will be studied, method of reliability optimization under multiscale uncertainty will be proposed and verified by application of lightweight of automotive key components, which could serve as a reasonable and scientific method for lightweight of carbon fiber reinforced composite auto parts.

汽车轻量化是汽车工业实现节能减排的重要途径，碳纤维复合材料具有比重小、比强度和比刚度大等特点，在汽车轻量化应用方面前景广阔。但其具有多尺度特性，在细观和介观尺度上存在结构特征复杂、力学性能参数的不确定性，对其宏观各向异性的影响机理复杂。因此开展碳纤维复合材料多尺度不确定性量化以及可靠性优化方法研究，对推动复合材料在汽车轻量化中的应用意义重大。本项目基于计算细观力学和可靠性优化理论，建立平纹机织碳纤维复合材料细观、介观的多尺度模型以及随机性本构模型，研究材料细观、介观参数对其宏观力学性能的独立作用规律和耦合效应以及各尺度参数不确定性的量化及传递方法，揭示材料细观和介观参数不确定性对其宏观力学性能随机性的影响规律；研究材料多尺度层级优化的代理模型建模以及优化算法，提出考虑多尺度不确定性的可靠性优化方法，并通过汽车关键件轻量化应用验证，为碳纤维复合材料汽车零部件的轻量化设计提供合理、科学的方法。

汽车轻量化是汽车工业实现节能减排的重要途径，碳纤维复合材料具有比重小、比强度和比刚度大等特点，在汽车轻量化应用方面前景广阔。但其具有多尺度特性，在细观和介观尺度上存在结构特征复杂、力学性能参数的不确定性，对其宏观各向异性的影响机理复杂。因此开展碳纤维复合材料多尺度不确定性量化以及可靠性优化方法研究，对推动复合材料在汽车轻量化中的应用意义重大。本项目基于计算细观力学和可靠性优化理论，建立平纹机织碳纤维复合材料细观、介观的多尺度模型以及随机性本构模型，研究材料细观、介观参数对其宏观力学性能的独立作用规律和耦合效应以及各尺度参数不确定性的量化及传递方法，揭示材料细观和介观参数不确定性对其宏观力学性能随机性的影响规律；研究材料多尺度层级优化的代理模型建模以及优化算法，提出考虑多尺度不确定性的可靠性优化方法，并通过汽车关键件轻量化应用验证，为碳纤维复合材料汽车零部件的轻量化设计提供合理、科学的方法。